我不确定如何说出这一点，如果格式错误，我很抱歉，但我正试图找到一个能够自己解决这个问题的基础。
我正在尝试为＆＃34;髋关节手术患者的一组数据开发预测算法＆＃34;看起来像是：
Readmission Time | Symptom Code | Symptom Note | Related
6 | 2334 | swelling in hip | Yes
12 | 1324 | anxiety | Maybe
8 | 2334 | swelling in hip | Yes
30 | 1111 | Headaches | No
3 | 7934 | easily bruising | Yes
对于上下文，医生可以确定是否给出了＃34;症状代码＆＃34;与＆＃34;髋关节置换手术相关＆＃34;发生在X天前。我的数据集中有大约200个与此格式匹配的条目，我的目标是能够匹配给定集合中的结果以及预测＆＃34;相关＆＃34;中的新结果。基于新输入的列（具有关于预测结果的确定性统计）。例如：
Input: 20 | 2334 | swelling in hip
Output: Yes (90% confidence)
我对数据分析和机器学习非常陌生，所以我真的只想获得一些要查找的内容或从哪里开始我的研究。我想有一个最佳的功能/模型可以处理这个问题，但正如我所说，我对这个主题非常新，所以我不知道从哪里开始。由于我的数据集相对较小，我正在寻找一种技术，如果可能的话，这种技术很容易被训练
我真的很感激任何帮助和指导从哪里开始。
答案 0 :(得分：2)
根据您的数据片段，它看起来像一个多类别的分类问题（3级是Yes，Maybe或No）。
您的列（旁边related）将是您的功能，可以简化为数字表示。例如：
对于症状注释功能，您可以使用如下所示的映射：
Swelling in hip = 1
Anxiety = 2
Swelling = 3
Easily Bruised = 4
显然，如果您在此列中有明确的症状，这可以起作用。机器学习算法通常与数字一起使用，因此您的功能将从原始数据提取为数字形式。完成后，您可以将数据提供给分类算法。朴素贝叶斯算法是一个很好的起点。
Scikit学习（如果你可以使用python）有一个关于3class分类任务的一个很好的介绍性例子，其中所有的功能都是数字。它试图根据萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度对不同类型的鸢尾花进行分类。
可以在此处找到完整的教程：Supervised learning: predicting an output variable from high-dimensional observations
获取额外数据是否可行？如果是，我会建议你得到更多。 200个实例非常小，可能无法正确表示要素空间。此外，将数据拆分为training and test set将进一步减少培训时使用的数量将非常有用。您也可以选择K-Folds Cross validation。
总结：导航到该scikit-learn页面，尝试花卉分类示例。一旦你熟悉了环境;您的数据需要一些清理和功能提取。您需要回答诸如Readmission Time和Symptom Code的含义之类的问题？这些值是否在指定范围内具有special内部含义，或者它们只是像id一样分配的随机数。
答案 1 :(得分：0)